En los últimos años, la generación de grandes volúmenes de datos gracias a las nuevas tecnologías ha popularizado su análisis masivo en diferentes disciplinas dentro del denominado big data. En este contexto, la minería de datos (data mining) y el aprendizaje automático (machine learning) han emergido dando lugar a métodos que permiten encontrar patrones, hacer predicciones y, en general, extraer información útil en campos como la química (químiometría), la biología y ciencias biomédicas (metabolómica), así como las ciencias sociales.

Sin embargo, los potenciales usuarios de estos métodos encuentran una barrera para su uso debido a que habitualmente se necesitan conocimientos avanzados en lenguajes de programación o el empleo de software propietario y comercial (de pago).  En este contexto, investigadores internacionales han desarrollado Orange. Una aplicación interactiva, de código abierto y gratuita para realizar una gran variedad de análisis basados en machine learning. La interfaz de Orange es muy sencilla y no requiere de conocimientos previos de programación para realizar análisis y visualización de datos.

Este curso tiene como objetivo que el personal docente, el personal investigador y el personal investigador en formación conozca la aplicación Orange y sea capaz de realizar análisis sofisticados de datos de diferentes disciplinas mediante ejemplos representativos de ciencias sociales, ciencias químicas y biomedicina.

Objetivos formativos específicos:

• Familiarizarse con la interfaz de Orange
• Conocer los diferentes widgets de Orange y saber utilizarlos
• Comprender diferentes formas de visualizar los datos
• Utilizar el software para realizar preprocesamientos y análisis exploratorio
• Crear y validar modelos supervisados
• Conocer los canales de comunicación de la comunidad de usuarios de Orange, utilizar Stackexchange.

Al finalizar la acción formativa el asistente al curso podrá:

• Utilizar el software Orange con fines docentes y de investigación
• Importar datos y tratarlos utilizando el gran abanico de opciones disponibles en el software
• Realizar análisis exploratorio de los datos y hacer gráficos visualmente atractivos
• Realizar y validar métodos supervisados
• Obtener ayuda en los canales de usuarios de Orange y contribuir a la mejora del software

Para obtener la certificación final hay que obtener la calificación “Apto” en el curso y por tanto tiene que haber cumplido los criterios de evaluación siguientes:

• Asistencia al menos del 85% de las sesiones presenciales
• Los estudiantes deben completar el 100% de las tareas.